logo of company

Suivi pioch armand


Ce rapport présente l’évolution d’une biomasse microbienne tous les mois pendant 2 ans sur un sol viticole

Author: Debaillieul Thibault

Date: October 7, 2024

Etude Pioch Armant

Contexte: Vigne

Sol non travaillé sous le rang et sur l’inter-rang.

Désherbé sous le rang.

Friche dans l’inter-rang.

L’objectif était de suivre l’évolution de nos indicateurs au fil de l’année. Projet sur 2003-2006 réalisé par Sylvie Richarte.

Il n’y a pas de répétition malheureusement.

A retenir

Comprendre pourquoi la MO totale varie autant

On remarque que la BM/Cmin/Nmin sont proches entre rang et inter-rang.

Cohérence du BM/C

Au sein de la partie traitant des corrélation

  • Corrélation la plus forte pour Cmin et Nmin

  • Corrélation intéressante Cmin et FDA

  • Décorrélation surprenante BM et Cmin

Graphique interactif pour exploration

Les saison sont en couleurs, orange pour l’été, rouge pour l’automne, gris pour l’hiver et vert pour le printemps.

Vous pouvez passer le curseur sur les lignes et les points pour afficher le détail de la valeur du point, cela mettra en évident tous les point à la même date sur les autres graphiques.

Code
# devtools::install_github("thomasp85/patchwork")

legend_title<-"Prélèvement"
color_axis_x<-"color"
mo<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",text_size = 30,ylab="MO en g/100g de terre",legend_title=legend_title,color_axis_x=color_axis_x)
cmin<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "CT28_val",text_size = 30,ylab="CO2 en mg/kg (28j à 28°C)",legend_title=legend_title,color_axis_x=color_axis_x)
bm<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "BM_val",text_size = 30,legend_title=legend_title,ylab="Biomasse microbienne mg/kg",color_axis_x=color_axis_x)
nmin<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "Nmineralise_val",text_size = 30,legend_title=legend_title,ylab="Azote minéralisé mg/kg \t(28j à 28°C)",color_axis_x=color_axis_x)
bm_c<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "BM_pourcent_Ctotal_val",text_size = 30,legend_title=legend_title,ylab="BM en % du Carbone total",color_axis_x=color_axis_x)

# Combine the plots using patchwork
combined_plot <- mo +bm+bm_c+cmin+ nmin +  plot_layout(nrow = 5)

interactive_plot<-girafe(ggobj = combined_plot,options = list(
    opts_sizing(width = 1)
    # ,opts_zoom(max = 5),
  #   opts_tooltip(
  #   offx = 60,
  #   offy = 60, use_cursor_pos = FALSE
  # )
  )
)
  
interactive_plot <- girafe_options(
  interactive_plot,
  opts_hover(css = "stroke:#69B3A2; stroke-width: 10px; transition: all 0.3s ease;"),
  opts_hover_inv("opacity:0.5;filter:saturate(10%);"),
  opts_toolbar(saveaspng = FALSE)
)

interactive_plot

BM et FDA hydrolase

Code
cmin<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "CT28_val",text_size = 30,ylab="CO2 en mg/kg (28j à 28°C)",legend_title=legend_title,color_axis_x=color_axis_x)
bm<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "BM_val",text_size = 30,legend_title=legend_title,ylab="Biomasse microbienne mg/kg",color_axis_x=color_axis_x)
fda<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "FDA..A490.h.",text_size = 30,legend_title=legend_title,ylab="FDA",color_axis_x=color_axis_x)


# Combine the plots using patchwork
combined_plot <-bm+fda+cmin+ plot_layout(nrow = 3)

interactive_plot<-girafe(ggobj = combined_plot,options = list(
    opts_sizing(width = 1)
    # ,opts_zoom(max = 5),
  #   opts_tooltip(
  #   offx = 60,
  #   offy = 60, use_cursor_pos = FALSE
  # )
  )
)
  
interactive_plot <- girafe_options(
  interactive_plot,
  opts_hover(css = "stroke:#69B3A2; stroke-width: 10px; transition: all 0.3s ease;"),
  opts_hover_inv("opacity:0.5;filter:saturate(10%);"),
  opts_toolbar(saveaspng = FALSE)
)

interactive_plot

Effet de l’humidité ?

Attention pour la pluviométrie il s’agitr de la moyenne mensuelle, donc pour deux dates le même mois on a la même valeur de précipitation. Source des données météo: Info Climat station montpellier 2003-2006

Code
bm<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "BM_val",text_size = 30,legend_title=legend_title,ylab="BM en mg/kg (fumigation)",color_axis_x=color_axis_x)
bm_c<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "BM_pourcent_Ctotal_val",text_size = 30,legend_title=legend_title,ylab="BM en % du Carbone total",color_axis_x=color_axis_x)
hr<-plot_ggiraph(data = data,group = "a_creuser",indicateur = "H103",text_size = 30,ylab="HUmidité 103°C %",color_axis_x=color_axis_x)

pluvio<-plot_ggiraph(data = data,group = NULL,indicateur = "pluvio_mm",bar_graph = TRUE,color_bar = "blue",text_size = 30,ylab="Pluviométrie mensuelle mm",color_axis_x=color_axis_x)
tempe<-plot_ggiraph(data = data,group = NULL,indicateur = "Tmoy",bar_graph = TRUE,color_bar = "orange",text_size = 30,ylab="T°C moyenne mensuelle",color_axis_x=color_axis_x)

# Combine the plots using patchwork
combined_plot <- bm+bm_c +hr+pluvio+ tempe +  plot_layout(nrow = 5)

interactive_plot<-girafe(ggobj = combined_plot,options = list(
    opts_sizing(width = 1)
    # ,opts_zoom(max = 10),
    # opts_tooltip(
    # offx = 60,
    # offy = 60, use_cursor_pos = FALSE
  # )
  )  )

interactive_plot <- girafe_options(
  interactive_plot,
  opts_hover(css = "stroke:#69B3A2; stroke-width: 10px; transition: all 0.3s ease;"),
  opts_hover_inv("opacity:0.5;filter:saturate(10%);"),
  opts_toolbar(saveaspng = FALSE)
)

interactive_plot

Surprenante la variation de MO totale ! Et la perte en Nmin et Cmin au cours du temps. Pourquoi la BM varie autant ?

Détails par indicateur

Il suffit de cliquer sur les titres en rouges pour afficher le graphique correspondant.

On observe qu’il n’y a pas de grande différence entre le rang et l’inter-rang.

En passant la souris sur les points s’affichent la date et la valeur.

Etudier d’éventuelle corrélation plus macro

L’humidité du sol n’est pas un facteur explicatif dans ce suivi pour expliquer la variation de la BM

Aucune corrélation nette

Le lien est plus net entre la respiration microbienne et la libération de l’azote. Mais le R² reste faible

On note bien un décalage entre la BM et son activité. Mesure de racines ?

Intéressant le R² entre FDA et Respiration microbienne.

Pas de lien (corrélation) évident entre la pluviométrie mensuelle et la valeur de BM

Ce n’est pas parce qu’il fait chaud (en moyenne dans le mois) que la BM est forte

Session Info

Pour ceux qui veulent des détails liés au code R.

Code
sessionInfo()
R version 4.2.1 (2022-06-23 ucrt)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 22631)

Matrix products: default

locale:
[1] LC_COLLATE=French_France.utf8  LC_CTYPE=French_France.utf8   
[3] LC_MONETARY=French_France.utf8 LC_NUMERIC=C                  
[5] LC_TIME=French_France.utf8    

attached base packages:
[1] stats     graphics  grDevices utils     datasets  methods   base     

other attached packages:
[1] ggpubr_0.6.0         glue_1.6.2           ggtext_0.1.2        
[4] DT_0.27              patchwork_1.3.0.9000 ggiraph_0.8.10      
[7] ggplot2_3.5.1        lubridate_1.9.2      celestar_0.0.0.9000 

loaded via a namespace (and not attached):
  [1] utf8_1.2.2              questionr_0.7.8         leaflet.extras_1.0.0   
  [4] tidyselect_1.2.0        htmlwidgets_1.6.1       grid_4.2.1             
  [7] combinat_0.0-8          munsell_0.5.0           codetools_0.2-18       
 [10] ragg_1.2.5              units_0.8-0             miniUI_0.1.1.1         
 [13] withr_2.5.0             colorspace_2.0-3        ggalt_0.4.0            
 [16] highr_0.9               knitr_1.40              AlgDesign_1.2.1        
 [19] uuid_1.1-0              rstudioapi_0.14         stats4_4.2.1           
 [22] ggsignif_0.6.3          officer_0.6.2           Rttf2pt1_1.3.12        
 [25] fontLiberation_0.1.0    labeling_0.4.2          polyclip_1.10-4        
 [28] farver_2.1.1            vctrs_0.6.5             generics_0.1.3         
 [31] xfun_0.37               timechange_0.2.0        fontquiver_0.2.1       
 [34] geomtextpath_0.1.1      R6_2.5.1                markdown_1.5           
 [37] bitops_1.0-7            showtext_0.9-6          promises_1.2.0.1       
 [40] scales_1.3.0            gtable_0.3.1            ash_1.0-15             
 [43] lwgeom_0.2-13           rlang_1.1.1             systemfonts_1.0.4      
 [46] splines_4.2.1           rstatix_0.7.2           extrafontdb_1.0        
 [49] lazyeval_0.2.2          mapview_2.11.0          shinyBS_0.61.1         
 [52] broom_1.0.4             yaml_2.3.5              abind_1.4-5            
 [55] crosstalk_1.2.0         backports_1.4.1         httpuv_1.6.5           
 [58] gridtext_0.1.5          extrafont_0.19          tools_4.2.1            
 [61] tcltk_4.2.1             ellipsis_0.3.2          raster_3.5-29          
 [64] RColorBrewer_1.1-3      proxy_0.4-27            polynom_1.4-1          
 [67] ggridges_0.5.4          Rcpp_1.0.9              base64enc_0.1-3        
 [70] classInt_0.4-9          purrr_1.0.1             RCurl_1.98-1.12        
 [73] openssl_2.0.2           viridis_0.6.2           cowplot_1.1.1          
 [76] haven_2.5.1             ggrepel_0.9.3           cluster_2.1.3          
 [79] leafem_0.2.0            crul_1.3                magrittr_2.0.3         
 [82] data.table_1.14.2       flextable_0.9.1         hms_1.1.2              
 [85] shinyjs_2.1.0           mime_0.12               evaluate_0.21          
 [88] xtable_1.8-4            klaR_1.7-1              leaflet_2.1.1          
 [91] readxl_1.4.2            gridExtra_2.3           compiler_4.2.1         
 [94] fontBitstreamVera_0.1.1 tibble_3.1.8            maps_3.4.1             
 [97] KernSmooth_2.23-20      crayon_1.5.2            agricolae_1.3-5        
[100] htmltools_0.5.4         mgcv_1.8-40             later_1.3.0            
[103] tzdb_0.3.0              tidyr_1.3.0             DBI_1.1.3              
[106] tweenr_2.0.2            proj4_1.0-12            MASS_7.3-60            
[109] sf_1.0-8                Matrix_1.5-0            car_3.1-2              
[112] readr_2.1.4             cli_3.6.0               forcats_1.0.0          
[115] pkgconfig_2.0.3         sp_1.5-0                terra_1.6-7            
[118] plotly_4.10.0           xml2_1.3.3              webshot_0.5.3          
[121] stringr_1.5.0           digest_0.6.29           showtextdb_3.0         
[124] httpcode_0.3.0          rmarkdown_2.20          cellranger_1.1.0       
[127] gdtools_0.3.3           curl_5.1.0              shiny_1.7.4            
[130] commonmark_1.9.0        satellite_1.0.4         lifecycle_1.0.3        
[133] nlme_3.1-157            oceanis_1.8.5           jsonlite_1.8.7         
[136] carData_3.0-5           viridisLite_0.4.1       askpass_1.1            
[139] fansi_1.0.3             labelled_2.12.0         pillar_1.9.0           
[142] lattice_0.20-45         fastmap_1.1.0           httr_1.4.7             
[145] zip_2.2.0               png_0.1-7               shinythemes_1.2.0      
[148] ggforce_0.4.1           class_7.3-20            stringi_1.7.8          
[151] soiltexture_1.5.1       textshaping_0.3.6       gfonts_0.2.0           
[154] dplyr_1.1.0             e1071_1.7-13            sysfonts_0.8.8